2月10日，阿里巴巴达摩院正式发布具身智能大脑基础模型RynnBrain，并一次性开源包括30B MoE在内的7个全系列模型，涵盖全尺寸基础模型与后训练专有模型，其中包含业界首个MoE架构的30B具身模型，此举大幅降低具身智能行业研发门槛，推动AI从数字世界向物理场景落地。

据CNMO了解，RynnBrain的核心突破的是首次赋予机器人时空记忆与物理空间推理两大核心能力，破解了传统具身模型“健忘”“幻觉”等痛点。时空记忆能力可让机器人在历史记忆中定位物体、预测运动轨迹，拥有全局时空回溯能力；物理空间推理则采用文本与空间定位交错策略，让推理过程紧密贴合物理环境。

技术层面，该模型基于Qwen3-VL训练，采用达摩院自研RynnScale架构优化，同等资源下训练速度提升两倍，训练数据超2000万对。性能测试显示，RynnBrain在16项具身开源评测榜单上刷新纪录（SOTA），涵盖环境感知、空间推理等多个维度，综合性能超越谷歌Gemini Robotics ER 1.5、英伟达Cosmos Reason 2等行业顶尖模型。

值得一提的是，30B MoE模型仅需3B推理激活参数，就能超越业界72B模型效果，可让机器人动作更快速流畅。同时，达摩院同步开源全新评测基准RynnBrain-Bench，填补了时空细粒度具身任务评测的行业空白。